Analyse des utilisateurs Twitter

Analyzing Social Media Data in R

Vivek Vijayaraghavan

Data Science Coach

Aperçu de la leçon

  • friends_count et followers_count d'un utilisateur
  • Interpréter le golden ratio pour la promotion de marque
  • Listes Twitter pour repérer les utilisateurs intéressés par un produit
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Followers vs friends

Amis et abonnés sur Twitter

  • Followers : utilisateurs qui suivent un compte Twitter
  • Friends : comptes que cet utilisateur suit
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Ratio followers vs following sur Twitter

Formule du golden ratio

  • Utilisé par le marketing pour planifier des promotions
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Ratios positifs et négatifs

  • Ratio positif : plus de followers que de friends
  • Ratio négatif : plus de friends que de followers
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Extraire les informations utilisateur

# Rechercher 1000 tweets sur #fitness
tweet_fit <- search_tweets("#fitness", n = 1000)

# Extraire les informations utilisateur
user_fit <- users_data(tweet_fit)
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Extraire les informations utilisateur

# Afficher les noms de colonnes des données utilisateur
names(user_fit)

noms de colonnes des données utilisateur

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Extraire followers_count et friends_count

  • Agréger les noms d'utilisateur avec les nombres de followers et de friends
# Agréger screen_name, followers_count et friends_count
library(dplyr)
counts_df <- user_fit %>%
               group_by(screen_name) %>%
               summarize(follower = mean(followers_count),
               friend = mean(friends_count))
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Extraire followers_count et friends_count

head(counts_df)

screen_name      follower     friend
<chr>              <dbl>       <dbl>
__seokjinnie124     209        454        
_Aminata            623        523        
_amsvn              167        126        
_arweeennn          539        801        
_asof_             1336        455        
_blendac            833        195
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Le golden ratio

# Créer une colonne pour calculer le golden ratio
counts_df$ratio <- follow_df$follower/follow_df$friend
head(counts_df$ratio)

[1] 0.4603524 1.1912046 1.3253968 0.6729089 2.9362637 4.2717949
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Explorer les utilisateurs selon le ratio

  • Examiner les golden ratios pour comprendre les types d'utilisateurs
# Trier le data frame par nombre de followers décroissant
counts_sort <- arrange(counts_df, desc(follower))
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Explorer les utilisateurs selon le ratio

# Sélectionner les lignes avec plus de 30000 followers
counts_sort[counts_sort$follower>30000,]

screen_name    follower    friend    ratio        
<chr>            <dbl>      <dbl>    <dbl>
mashable         9817699    2783     3528    
MensHealthMag    4528421    1111     4076    
Sophie_Choudry   2367827    157      15082    
thewebmaster_    103936     6508     16    
qwikad           92932      89557    1    
Rharvley         90464      19484    5    
SayWhenLA        68122      6680     10
  • Canal pour promouvoir des produits liés au fitness
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Explorer les utilisateurs selon le ratio

# Sélectionner les lignes avec moins de 2000 followers
counts_sort[counts_sort$follower<2000,]

screen_name    follower     friend    ratio        
<chr>            <dbl>       <dbl>    <dbl>
workout_ehime    1960        1027       2    
SardImperium     1932        256        8    
Deem_Hoops       1912        1520       1    
kaykay_inem      1890        443        4    
bhealhty         1855        3066       1
  • Placer des annonces sur des comptes individuels pour du ciblage précis
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Analyse via les listes Twitter

  • Une liste Twitter est un groupe de comptes sélectionnés
  • Les utilisateurs s'abonnent aux listes qui les intéressent
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Extraire les listes suivies

# Récupérer toutes les listes auxquelles « PlayStation » est abonné
lst_playstation <- lists_users("PlayStation")
lst_playstation[,1:4]

list_id          name                      uri               subscriber_count
<chr>            <chr>                    <chr>                      <int>
58505230       PS Family         /PlayStation/lists/ps-family         136    
4747423        GameDevelopers    /PlayStation/lists/gamedevelopers    467    
2490894        gaming            /PlayStation/lists/gaming            658
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Extraire les abonnés d'une liste

# Extraire 100 abonnés de la liste « gaming » détenue par « PlayStation »
list_PS_sub <- lists_subscribers(slug = "gaming", owner_user = "PlayStation", n = 100)
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Afficher les noms d'utilisateur des abonnés

# Afficher les noms d'utilisateur des abonnés
list_PS_sub$screen_name

Noms d'utilisateur des abonnés

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Infos utilisateurs des abonnés à la liste

# Créer une liste de quatre noms d'utilisateur
users <- c("Morten83032201","ndugumr", "WOLF210_Warrior", "souransb")

# Extraire les informations utilisateur
users_PS_gaming <- lookup_users(users)

user_id                   status_id              created_at          screen_name
<chr>                       <chr>               <S3: POSIXct>          <chr>
1158299850573791233    1172604921121824769    2019-09-13 20:16:13    Morten83032201    
894525207620321280     1183293767215992832    2019-10-13 08:09:53    ndugumr    
325760816              1182867378293616640    2019-10-12 03:55:34    WOLF210_Warrior    
469270931              511997829384904704     2014-09-16 21:59:29    souransb
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Passons à la pratique !

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